論文の概要: Deep Learning Based Channel Estimation in High Mobility Communications Using Bi-RNN Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00208v1
• Date: Sat, 29 Apr 2023 09:20:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 16:30:01.306725
• Title: Deep Learning Based Channel Estimation in High Mobility Communications Using Bi-RNN Networks
• Title（参考訳）: bi-rnnネットワークを用いた高移動度通信における深層学習に基づくチャネル推定
• Authors: Abdul Karim Gizzini, Marwa Chafii
• Abstract要約: 本稿では,2重選択チャネルを正確に推定する最適化された双方向リカレントニューラルネットワーク (Bi-RNN) を用いたチャネル推定手法を提案する。 開発されたBi-GRU推定器は、最近提案されたCNNベースの推定器を、異なる移動シナリオで大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.310043452300738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Doubly-selective channel estimation represents a key element in ensuring communication reliability in wireless systems. Due to the impact of multi-path propagation and Doppler interference in dynamic environments, doubly-selective channel estimation becomes challenging. Conventional channel estimation schemes encounter performance degradation in high mobility scenarios due to the usage of limited training pilots. Recently, deep learning (DL) has been utilized for doubly-selective channel estimation, where convolutional neural network (CNN) networks are employed in the frame-by-frame (FBF) channel estimation. However, CNN-based estimators require high complexity, making them impractical in real-case scenarios. For this purpose, we overcome this issue by proposing an optimized and robust bi-directional recurrent neural network (Bi-RNN) based channel estimator to accurately estimate the doubly-selective channel, especially in high mobility scenarios. The proposed estimator is based on performing end-to-end interpolation using gated recurrent unit (GRU) unit. Extensive numerical experiments demonstrate that the developed Bi-GRU estimator significantly outperforms the recently proposed CNN-based estimators in different mobility scenarios, while substantially reducing the overall computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 二重選択チャネル推定は、無線システムにおける通信信頼性を保証する重要な要素である。 動的環境におけるマルチパス伝搬とドップラー干渉の影響により,2重選択チャネル推定が困難となる。 従来のチャネル推定手法は、限られた訓練パイロットの使用により、高移動度シナリオにおける性能劣化に遭遇する。 近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ネットワークを用いたフレーム・バイ・フレーム(FBF)チャネル推定において,深層学習(DL)を二重選択チャネル推定に利用している。 しかし、cnnベースの推定器は高い複雑さを必要とし、実際のシナリオでは実用的でない。 この目的のために,2重選択チャネルを正確に推定する最適化された双方向リカレントニューラルネットワーク (Bi-RNN) を用いたチャネル推定器を提案することにより,この問題を克服する。 提案手法は,ゲートリカレントユニット(GRU)ユニットを用いてエンドツーエンドの補間を行う。 広範な数値実験により、開発されたbi-gru推定器は、最近提案されたcnnベースの推定器を異なる移動シナリオで大幅に上回っていることが示され、計算の複雑さは大幅に減少する。

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